大数据技术] Hive 基本原理和使用教程
最编程
2024-03-23 10:36:41
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Hive 的基本原理:
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元数据存储:Hive 使用元数据来描述数据存储在Hadoop分布式存储系统中的方式。元数据包含表的schema(列名、数据类型等)、表的分区、表的位置等信息,这些元数据通常存储在关系型数据库中,如MySQL。
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HiveQL查询解析:用户使用类SQL语言HiveQL编写查询,Hive会将HiveQL语句解析成抽象语法树AST(Abstract Syntax Tree),然后转化为逻辑执行计划,最终转换为物理执行计划。
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执行引擎:Hive可以运行在不同的执行引擎上,比如MapReduce、Tez、Spark等。执行引擎负责将物理执行计划转换为任务并在Hadoop集群上执行。
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数据存储格式:Hive支持多种数据存储格式,如文本文件、Parquet、ORC等。选择合适的数据存储格式可以影响查询性能和存储效率。
Hive 的详细使用教程:
1. 启动Hive:
在终端输入 hive
命令启动Hive CLI(命令行界面)。
2. 创建数据库:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
3. 创建表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mytable (
id INT,
name STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;
4. 加载数据:
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/datafile.csv' OVERWRITE INTO TABLE mytable;
5. 查询数据:
SELECT * FROM mytable WHERE id = 1;
6. 分区表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS partitioned_table (
id INT,
name STRING
) PARTITIONED BY (date STRING);
7. 使用内置函数:
SELECT COUNT(*) FROM mytable;
8. 自定义函数:
可以编写自定义函数(UDF、UDAF)并在Hive中注册和使用以扩展功能。
9. 优化查询:
- 使用分区和桶来提高查询性能。
- 通过合理设计表结构、使用合适的数据存储格式、调整参数等方式优化查询性能。
10. 退出Hive:
在Hive CLI中输入 quit;
或 exit;
命令退出Hive。
参考资料
Hive(总)看完这篇,别说你不会Hive!-****博客
大数据技术之Hive-尚硅谷
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